基于Ridgelet变换的多文种文档图像文种识别

作     者：热依汗古丽·卡森木 木特力铺·马木提 吾尔尼沙·买买提 阿力木江·艾沙 库尔班·吾布力 Reyhangul·Kasim;Mutelep·Mamut;Hornisa·Mamat;Alimjan·Aysa;Kurban·Ubul

作者机构：新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学网络与信息中心新疆乌鲁木齐830046 

基　　金：国家自然科学基金项目(61563052、61363064、61163028) 新疆大学博士科研启动基金项目(BS150262) 新疆维吾尔自治区高校科研计划创新团队基金项目(XJEDU2017T002) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2020年第41卷第11期

页      码：3137-3142页

摘      要：为提高多文种文档图像的文种识别的效率,提出基于Ridgelet变换的多文种识别方法。对文档图像数据库进行Ridgelet变换,对得到的Ridgelet(脊波变换)系数矩阵提取脊波能量特征,生成特征向量。在分类决策中选择KNN、线性判别分析以及贝叶斯3种分类模型分别对所提特征进行训练和分类。在包括英文、中文、阿拉伯文、土耳其文、吉尔吉斯斯坦文、俄文和国内少数民族文种(蒙文,藏文,维吾尔文)的9个文种共9000张文档图像数据库中进行实验,最高识别率为99.23%,验证了所提算法对多文种识别有较高的识别率和良好的鲁棒性。

主 题 词：文种识别 Ridgelet变换 纹理特征 Ridgelet系数 KNN(K最近邻算法) 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2020.11.022

馆 藏 号：203990180...